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selyaktini/cyclopredict

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CycloPredict - Prédiction des Flux Cyclistes

Présentation

Estimation du trafic cycliste entre la Barrière de Toulouse (Bordeaux) et Haut-Lévêque (Pessac). Ce projet permet d'anticiper la fréquentation sur cet axe universitaire.

Données

Les données proviennent de l'Open Data de Bordeaux Métropole. Nous utilisons les comptages des stations Totem et Haut-Lévêque.

Méthode

Le modèle est un réseau de neurones qui s'appuie sur :

  • L'heure et le jour de la semaine.
  • Le calendrier des jours fériés (via la librairie holidays).
  • Le trafic observé une heure et un jour auparavant.

Résultats

Le modèle MVP affiche les scores suivants :

  • MAE : 2.39 (erreur moyenne de ~2 vélos par heure).
  • RMSE : 4.65.

Graphique des résultats

Bibliothèques utilisées

  • pandas
  • scikit-learn
  • matplotlib
  • requests
  • joblib
  • holidays

Installation et Usage

L'installation et le lancement sont automatisés via le Makefile :

make setup  # Installer les dependances
make run    # Lancer le projet

About

Modélisation prédictive des flux de cyclistes par IA

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